NYSE’nin Veri Akışı Dönüşümü: Bulutta Yapay Zeka Çağına Hazırlık

Gerçek zamanlı veri akışı, çeşitli sektörlerdeki sayısız uygulama ve amaç için paha biçilmez değerdedir. New York Menkul Kıymetler Borsası (NYSE) söz konusu olduğunda, veri akışı kelimenin tam anlamıyla paradır. Dünyanın en büyük finansal borsalarından biri olan NYSE, finansal piyasa verilerini paylaşma konusunda uzun bir geçmişe sahiptir. Yüz yıl önce bilgiyi paylaşmak için telgrafa dayalı borsa makarası kullanıyordu. Modern çağda, diğer kuruluşların bağlanabileceği, şirket içinde konuşlandırılmış, düşük gecikmeli, yüksek performanslı teknolojiler geliştirdi. Şimdi ise bir sonraki adımı atıyor ve NYSE En İyi Fiyat ve İşlemler (BQT) verilerini AWS bulutuna taşıyan açık kaynaklı Apache Kafka akış teknolojisine dayalı bir modeli benimsiyor. Bunu yapmak için NYSE, C++ programlama dilinde yazılmış kendi Kafka uygulamasını geliştiren akış veri platformu satıcısı Redpanda ile ortaklık kurdu. Bu gelişme, şirketlerin veri akışını yönetme biçiminde devrim yaratma potansiyeline sahip olup, özellikle yapay zeka uygulamalarının ölçeklendirilmesi ve veri erişiminde tutarlı bir düşük gecikme süresi talep etmesi açısından kritik öneme sahiptir. Ayrıca, model bağlam protokolü (MCP) ve aracıdan aracıya iletişim gibi çeşitli uygulamalar için de potansiyel sunmaktadır. NYSE’nin bulut tabanlı altyapı oluşturma kararı ve Redpanda’nın C++ tabanlı teknolojisinin seçimi, kurumsal veri stratejileri için önemli çıkarımlar taşımaktadır.

Piyasa Verilerinin Buluta Taşınması: NYSE’nin Stratejik Dönüşümü

NYSE, bulut akış platformunu doğrudan veri merkezlerine erişimi olmayan müşterilerine hizmet vermek için geliştirdi. Borsa, gerçek zamanlı piyasa verilerine AWS tabanlı erişime ihtiyaç duyan fintech şirketlerini ve perakende broker-dealer’ları hedefliyor. NYSE’nin bulut stratejisinin temel motivasyonlarından biri, daha geniş bir kitleye ulaşmaktır. NYSE’nin bulut stratejisi, piyasa verilerine erişimini kolaylaştırarak, daha küçük ölçekli finans kuruluşlarının ve bireysel yatırımcıların, gelişmiş analiz ve işlem yeteneklerine sahip olmasını sağlıyor. Bu sayede, küresel finans piyasasında rekabetin artması ve inovasyonun teşvik edilmesi hedefleniyor. NYSE’nin BQT (En İyi Fiyatlar ve İşlemler) beslemesi, yedi NYSE borsasından gelen gerçek zamanlı verileri topluyor. Bu uygulamanın, mevcut sistemleri genişletmek yerine, yeni bir altyapı oluşturması gerekiyordu.

Neden Redpanda Seçildi ve Programlama Dili Seçiminin Önemi

NYSE, yedi borsa genelinde günlük 500 milyardan fazla mesaj işliyor. Piyasa dalgalanmaları sırasında, mesaj hacmi mikrosaniyeler içinde ortalamanın 1.000 kat üzerine çıkabiliyor. Geleneksel Java uygulamaları, çöp toplama işleminin öngörülemeyen gecikme artışları yaratması nedeniyle bu desenlerle mücadele ediyor. Redpanda’nın C++’ta Kafka protokolünü yeniden yazması, yüksek trafik dalgalanmalarını daha iyi yönetme olanağı sağladı. Programlama dili seçimi, NYSE’nin Confluent veya Amazon Managed Streaming for Kafka (MSK) gibi diğer seçenekler yerine Redpanda’yı tercih etmesinin de nedeniydi. Bu teknik karar, ölçülebilir performans iyileştirmeleriyle sonuçlandı. Redpanda, klasik Kafka uygulamalarına kıyasla veri iletiminde 4-5 kat daha hızlı performans sunuyor. Bu, özellikle yüksek trafik yükleri altında tutarlı performans sağlamak için C++ tabanlı alternatiflerin ne kadar kritik olduğunu gösteriyor. Gözlemlenebilirlik, misyon açısından kritik uygulamalar için çok önemlidir. Redpanda’nın yerleşik telemetri yetenekleri, operasyonel değer sağladı. Kapsamlı izleme olmaksızın, şirketler performans sorunlarını yalnızca üretim iş yüklerini ve müşteri deneyimini etkiledikten sonra keşfetme riski taşır.

Yapay Zeka Çağında Veri Akışının Rolü: Mimari Değişim

NYSE, veri akışı yeteneklerini başlangıçta geleneksel bir şekilde kullanacak olsa da, Redpanda’nın yönü daha aracı (agentic) bir yapay zeka geleceğine işaret ediyor. Redpanda CEO’su Alex Gallego, şirketlerin veri akış mimarisini yapay zeka çağında farklı değerlendirmeleri gerektiğini savunuyor. Redpanda, veri bağlayıcılarını MCP’ye (Model Context Protocol) entegre ederek, yapay zeka aracılarına kurumsal veri kaynaklarına doğrudan erişim imkanı sunuyor. Bu yaklaşım, şirketlerin birden fazla yapay zeka aracısı (agent) konuşlandırmasıyla ortaya çıkan hesaplama karmaşıklığı sorununu çözüyor. Yapay zeka uygulamaları tekli aracıların ötesine genişledikçe, akış platformları performans optimizasyonlarından ziyade temel altyapı haline geliyor. Yapay zeka uygulamalarını planlayan kuruluşlar için, hem MCP entegrasyonunu hem de aracı koordinasyonunu destekleyen akış platformlarını önceliklendirmek kritik önem taşıyor. Çoklu aracılar konuşlandırıldıktan sonra koordinasyon mimarisini sonradan uyarlamak, baştan doğru bir şekilde inşa etmekten katlanarak daha zor hale geliyor. Yapay zekayı benimsemeyi bekleyen kuruluşlar, bugün yapılan akış mimarisi kararlarının, gelecekteki yapay zeka yeteneklerini çoğu liderin fark ettiğinden daha fazla sınırlayacağını bilmelidir.

Sonuç: Kurumsal Veri Stratejileri ve Geleceğe Hazırlık

Gerçek zamanlı veri akışı, birçok kuruluşun operasyonları için giderek daha kritik bir hale gelmektedir. NYSE’nin değerlendirme süreci, kurumsal karar vericiler için akış altyapısını değerlendirirken kritik karar kriterlerini ortaya koymaktadır. Java tabanlı Kafka, ani trafik artışları altında performans sorunları yaşarken, öngörülemez iş yüklerini yöneten kuruluşlar, üretim uygulamalarını ölçeklendirmeden önce C++ tabanlı alternatifleri değerlendirmelidir. 4-5 kat performans farkı, marjinal bir optimizasyon değil, temel bir yetenek farkıdır. Bulut öncelikli akış stratejileri, daha önce gecikme kısıtlamaları nedeniyle pratik olmayan küresel veri erişim desenlerini mümkün kılarak, veri odaklı işletmeler için yeni pazar fırsatları açabilir. Yapay zeka dağıtımları tekli aracıların ötesine genişledikçe, akış platformları temel altyapı haline gelir. Hesaplama karmaşıklığı avantajları, ölçekte kritik öneme sahiptir ve çoklu aracılar konuşlandırıldıktan sonra koordinasyon mimarisini sonradan uyarlamak, baştan doğru bir şekilde inşa etmekten katlanarak daha zor hale gelir. Kuruluşlar, yapay zeka implementasyonları planlarken hem MCP entegrasyonunu hem de aracı koordinasyonunu destekleyen akış platformlarına öncelik vermelidir. Günümüzdeki akış mimarisi kararları, gelecekteki yapay zeka yeteneklerini önemli ölçüde etkileyecektir. Bu nedenle, işletmelerin veri stratejilerini yeniden değerlendirmesi ve yapay zeka çağına hazır olmak için akış altyapılarını optimize etmesi gerekmektedir. Bu, sadece performansı artırmakla kalmayacak, aynı zamanda gelecekteki yeniliklerin ve büyümenin de anahtarı olacaktır.